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站內搜尋 - 找課程

  • 地區
    不拘
  • 開課日
    不拘
  • 費用
    5001-10000元
  • 不拘
  • 開始日期:   ~   結束日期:
"學習" 課程共 91 筆,顯示第 71-80 筆
  1. 71. PyTorch深度學習模型實作. (1115-1129(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    本課程除了簡介深度學習的基本原理以及訓練細節,還會介紹各種深度學習模型,其中包括了影像分類、物件偵測、影像分割,甚至是生成式對抗網路。
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  2. 72. Google TensorFlow 2.0人工智慧 (1119-1126(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2022/11/19]
    • [$8,000]
    Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發 在人工智慧(AI)的時代,TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫,其功能強大、運算效率高、支援多個平台,造就了業界和學術界的廣泛使用。然而,TensorFl ...
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  3. 73. Google TensorFlow 2.0人工智慧 (1119-1126(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$8,000]
    Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發 在人工智慧(AI)的時代,TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫,其功能強大、運算效率高、支援多個平台,造就了業界和學術界的廣泛使用。然而,TensorFl ...
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  4. 74. PyTorch深度學習模型實作. (0209-0223(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    本課程除了簡介深度學習的基本原理以及訓練細節,還會介紹各種深度學習模型,其中包括了影像分類、物件偵測、影像分割,甚至是生成式對抗網路。
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  5. 75. Python語言與工業人工智慧應用實作. (0321-0328(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2023/03/21]
    • [$8,000]
    本課程從工業大數據基礎各式感測器數據的認識開始,著重於掌握數據的動態時序性與檢測信號的模糊性,學習各種訊號類型及其特性(確定性、隨機性、週期性、非週期性、穩態、非穩態等)。從數據清理技術、屬性萃取技術的各式轉換,到基於模型(model-ba ...
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  6. 76. PyTorch深度學習物件偵測模型實作. (0411-0425(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    PyTorch深度學習物件偵測模型實作(從YOLOv1-v5到YOLOX)- 近年來深度學習技術在各種機器學習任務上達到前所未有的精度,這樣的突破使得自駕車或是機器人甚至是AIOT中的感知系統在可靠度上有了極大的提升。
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  7. 77. AI深度學習於電腦視覺與時序建模應用. (0504-0511(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2023/05/04]
    • [$8,000]
    本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理OpenCV影像處理與機器學習建模(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)基礎 ...
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  8. 78. AI深度學習於電腦視覺與時序建模應用. (0504-0511(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$8,000]
    本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理OpenCV影像處理與機器學習建模(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)基礎 ...
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  9. 79. Python語言與工業人工智慧應用實作. (0505-0512(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2023/05/05]
    • [$8,000]
    本課程從工業大數據基礎各式感測器數據的認識開始,著重於掌握數據的動態時序性與檢測信號的模糊性,學習各種訊號類型及其特性(確定性、隨機性、週期性、非週期性、穩態、非穩態等)。從數據清理技術、屬性萃取技術的各式轉換,到基於模型(model-ba ...
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  10. 80. Python語言與工業人工智慧應用實作. (0505-0512(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$8,000]
    本課程從工業大數據基礎各式感測器數據的認識開始,著重於掌握數據的動態時序性與檢測信號的模糊性,學習各種訊號類型及其特性(確定性、隨機性、週期性、非週期性、穩態、非穩態等)。從數據清理技術、屬性萃取技術的各式轉換,到基於模型(model-ba ...
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